Sistema de Inteligencia Artificial «GluFormer» Predice Riesgo de Diabetes y Eventos Cardiovasculares
Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial llamado «GluFormer», que es capaz de predecir el riesgo de desarrollar diabetes o eventos cardiovasculares, como infarto o ictus, a partir de la monitorización continua de los datos de glucosa. La monitorización continua de glucosa permite registrar la evolución de la glucosa en el tiempo, pero hasta ahora su potencial para predecir riesgos y mejorar la salud metabólica no se había explotado completamente.
El equipo de investigadores, que incluye científicos de Australia, Dinamarca, Israel, Suiza, Emiratos Árabes Unidos, Estados Unidos y España, ha desarrollado esta herramienta de inteligencia artificial capaz de aprender patrones en los datos de glucosa de millones de personas. El investigador español Francisco Gude Sampedro, de la Universidad de Santiago de Compostela, ha participado en este trabajo que se publica hoy en la revista Nature.
Funcionamiento de GluFormer
GluFormer se entrenó con más de 10 millones de mediciones de glucosa pertenecientes a más de 10.000 adultos, la mayoría sin diabetes, utilizando un aprendizaje auto-supervisado y predicción «autorregresiva». Gracias a este entrenamiento, el modelo aprendió representaciones que luego se aplicaron con éxito a 19 cohortes externas de distintos países, dispositivos y condiciones de salud, incluyendo prediabetes, diabetes tipo 1 y 2, diabetes gestacional y obesidad.
Resultados y Aplicaciones
Estas representaciones mejoraron significativamente la predicción de niveles de glucosa y otros parámetros, más allá de lo que proporcionan las mediciones basales tradicionales. En personas con prediabetes, GluFormer pudo identificar quiénes tenían mayor probabilidad de sufrir aumentos clínicamente relevantes de los niveles de glucosa en los siguientes dos años, superando a las métricas convencionales.
Además, el modelo se validó en un estudio con casi 600 adultos seguidos durante una media de 11 años, en el que el modelo predijo con precisión el riesgo de desarrollar diabetes y mortalidad cardiovascular. El modelo también se adaptó a estudios clínicos y demostró que las representaciones basales de glucosa mejoraban la predicción de resultados metabólicos.
Implicaciones y Futuro
Los hallazgos muestran que a través de GluFormer, la monitorización continua de glucosa puede pasar de ser una herramienta de control a convertirse en un método de predicción y estratificación de riesgo, permitiendo identificar de forma más precisa y precoz a personas con mayor probabilidad de progresar a diabetes o sufrir eventos cardiovasculares, incluso superando a métricas basales tradicionales.
El investigador Francisco Gude valora que el trabajo abre la puerta a intervenciones preventivas y terapéuticas más tempranas y personalizadas, incluida nutrición de precisión al anticipar la respuesta individual a alimentos, optimizando el seguimiento clínico en prediabetes, diabetes, obesidad y diabetes gestacional, y favoreciendo un enfoque de medicina de precisión en salud metabólica.
Conclusión
En resumen, el sistema de inteligencia artificial «GluFormer» es una herramienta innovadora que puede predecir el riesgo de diabetes y eventos cardiovasculares a partir de la monitorización continua de los datos de glucosa. Su capacidad para aprender patrones en los datos de glucosa de millones de personas y aplicarlos a diferentes cohortes y condiciones de salud la convierte en una herramienta valiosa para la prevención y tratamiento de estas enfermedades. El futuro de la medicina de precisión en salud metabólica parece prometedor con el desarrollo de herramientas como GluFormer.
